/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
137 млн
Архитектура
mpnet · dense
Базовая модель
multi-qa-mpnet-base-dot-v1
Библиотека
transformers.js
Опубликована
23 мая 2023

multi-qa-mpnet-base-dot-v1

Заполнение пропусковТекст → текст9 профессий

Xenova/multi-qa-mpnet-base-dot-v1 — версия модели sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1 с весами в формате ONNX, адаптированная для работы через библиотеку Transformers.js.

2 940скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены22 июл 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Исходная модель разработана командой Sentence Transformers; в README не указано отдельное имя автора ONNX-версии.

Модель предназначена для извлечения признаков из текста и может применяться в сценариях семантического поиска, сопоставления вопросов и ответов, поиска похожих документов и построения векторных представлений. Используемый pipeline — feature-extraction; запуск возможен в JavaScript через @huggingface/transformers, в том числе в средах, совместимых с Transformers.js.

README не содержит сведений о точном размере модели, архитектурных параметрах MPNet, поддерживаемых языках, модальностях, длине контекста, показателях качества или ограничениях. Лицензия также не указана. Ключевое преимущество этой версии — совместимость с ONNX и веб-ориентированным JavaScript-инструментарием; при этом возможности и характеристики исходной модели следует уточнять в её базовом репозитории.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

https://huggingface.co/sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1 with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.

Usage (Transformers.js)

If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using:

npm i @huggingface/transformers

Example: Run feature extraction.

import { pipeline } from '@huggingface/transformers';

const extractor = await pipeline('feature-extraction', 'Xenova/multi-qa-mpnet-base-dot-v1');
const output = await extractor('This is a simple test.');

Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using 🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named onnx).

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js), для GPU-рантайма нет весов.

Класс архитектуры
MPNetForMaskedLM
Ревизия весов
24f038d

0 моделей